सांख्यिकी और बिग डेटा multidimensional-scaling

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मुख्य घटक विश्लेषण और बहुआयामी स्केलिंग के बीच अंतर क्या है?

पीसीए और शास्त्रीय एमडीएस अलग कैसे हैं? बिना एमडीएम बनाम एमडीएस के बारे में कैसे? क्या कोई समय है जब आप एक दूसरे को पसंद करेंगे? व्याख्याएं कैसे भिन्न होती हैं?

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मॉडल सत्यापन से पहले या भीतर सुविधा सामान्यीकरण करें?

मशीन लर्निंग में एक सामान्य अच्छा अभ्यास भविष्यवक्ता चर की सामान्यीकरण या डेटा मानकीकरण करना है, यह है, मतलब को बदलने वाले डेटा को केंद्र में रखना और इसे विचरण (या मानक विचलन) द्वारा विभाजित करना सामान्य करना। स्व-नियंत्रण और मेरी समझ के लिए हम दो मुख्य चीजों को प्राप्त …

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तंत्रिका नेटवर्क में डेटा सामान्यीकरण और मानकीकरण

मैं तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) का उपयोग करके एक जटिल प्रणाली के परिणाम की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं। परिणाम (निर्भर) मान 0 और 10,000 के बीच होते हैं। अलग-अलग इनपुट वैरिएबल की अलग-अलग रेंज होती हैं। सभी चर में लगभग सामान्य वितरण होते हैं। मैं प्रशिक्षण से पहले …

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चाहे LASSO के लिए संकेतक / बाइनरी / डमी भविष्यवाणियों को पुनर्विक्रय करना है

LASSO (और अन्य मॉडल चयन प्रक्रियाओं के लिए) भविष्यवक्ताओं को पुनर्विक्रय करना महत्वपूर्ण है। मेरे द्वारा अनुसरण की जाने वाली सामान्य सिफारिश केवल निरंतर चर के लिए 0 मतलब, 1 मानक विचलन सामान्यीकरण का उपयोग करने के लिए है। लेकिन डमी के साथ क्या करना है? उदाहरण के लिए उसी …

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t-SNE बनाम MDS

टी-एसएनई ( टी-डिस्ट्रिब्यूटेड स्टोचैस्टिक पड़ोसी एंबेडिंग ) के बारे में कुछ प्रश्न पढ़े हैं , और हाल ही में एमडीएस ( बहुआयामी स्केलिंग ) के बारे में कुछ प्रश्नों का भी दौरा किया । वे अक्सर समान रूप से उपयोग किए जाते हैं, इसलिए ऐसा लग रहा था कि यह …

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क्या स्ट्रीमिंग डेटा के लिए टी-एसएनई के कोई संस्करण हैं?

टी-एसएनई और बार्न्स-हट सन्निकटन की मेरी समझ यह है कि सभी डेटा बिंदुओं की आवश्यकता होती है ताकि सभी बल इंटरैक्शन की गणना एक ही समय में की जा सके और प्रत्येक बिंदु को 2 डी (या निम्न आयामी) मानचित्र में समायोजित किया जा सके। क्या टी-स्नेन के कोई संस्करण …

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आधुनिक आंकड़ों में एमडीएस की क्या भूमिका है?

मैं हाल ही में बहुआयामी स्केलिंग में आया हूं। मैं इस टूल को बेहतर और आधुनिक आँकड़ों में इसकी भूमिका को समझने की कोशिश कर रहा हूँ। तो यहाँ कुछ मार्गदर्शक प्रश्न हैं: कौन से सवालों का जवाब देता है? कौन से शोधकर्ता अक्सर इसका उपयोग करने में रुचि रखते …

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RandomForest - MDS प्लॉट व्याख्या

मैंने 8 चर (विभिन्न शरीर मुद्राओं और चालन) के आधार पर 6 जानवरों के व्यवहार (उदाहरण के लिए खड़े, चलना, तैरना आदि) को वर्गीकृत करने के लिए यादृच्छिक रूप से उपयोग किया। RandomForest पैकेज में MDSplot मुझे यह आउटपुट देता है और मुझे परिणाम की व्याख्या करने में समस्या है। …

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केवल एक दूरी मैट्रिक्स के साथ पीसीए प्रदर्शन करना

मैं एक विशाल डेटासेट को क्लस्टर करना चाहता हूं जिसके लिए मेरे पास केवल जोड़ीदार दूरी है। मैंने के-मेडॉइड एल्गोरिथ्म लागू किया है, लेकिन इसे चलाने में बहुत लंबा समय लग रहा है इसलिए मैं एएए लागू करके अपनी समस्या के आयाम को कम करके शुरू करना चाहूंगा। हालाँकि, इस …

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दो आयामी विमान में उच्च आयामी स्थान कैसे प्रोजेक्ट करें?

मेरे पास एन-डायमेंशनल स्पेस में डेटा पॉइंट्स का एक सेट है। इसके अलावा, मैं भी इसी एन-आयामी अंतरिक्ष में एक केन्द्रक है। क्या कोई दृष्टिकोण है जो मुझे मूल स्थान में उनके सापेक्ष दूरी की जानकारी रखते हुए इन डेटा बिंदुओं को दो-आयामी स्थान में प्रोजेक्ट करने की अनुमति दे …

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2D में बहुआयामी डेटा (LSI) की कल्पना करना

मैं दस्तावेजों के बीच समानताएं खोजने के लिए अव्यक्त अर्थ इंडेक्सिंग का उपयोग कर रहा हूं ( धन्यवाद, जेएमएस! ) आयाम में कमी के बाद, मैंने दस्तावेजों को समूह में क्लस्टर करने के लिए k-mean clustering की कोशिश की है, जो बहुत अच्छी तरह से काम करता है। लेकिन मैं …

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स्केलेबल आयाम में कमी

विशेषताओं की संख्या को ध्यान में रखते हुए, बार्न्स-हट टी-एसएनई में एक जटिलता है , यादृच्छिक अनुमानों और पीसीए में की एक जटिलता है जो उन्हें बहुत बड़े डेटा सेटों के लिए "सस्ती" बनाती है।O(nlogn)O(nlog⁡n)O(n\log n)O(n)O(n)O(n) दूसरी ओर, पर निर्भर तरीकों बहुआयामी स्केलिंग एक है जटिलता।O(n2)O(n2)O(n^2) क्या अन्य आयाम में …

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ReLU न्यूरॉन्स के लिए इनपुट सामान्यीकरण

के अनुसार "कुशल Backprop" LeCun एट अल (1998) से यह सब जानकारी के इतना है कि वे अधिक से अधिक दूसरा व्युत्पन्न की सीमा के भीतर चारों ओर 0 और झूठ केंद्रित कर रहे हैं को सामान्य बनाने में अच्छा अभ्यास है। इसलिए उदाहरण के लिए हम "तन" फ़ंक्शन के …

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